AI SDK de Vercel vs Pydantic AI : une histoire de deux cadres pour le développement de l'IA moderne

INTRODUCTION: Une confrontation de framework

La croissance explosive de l'IA générative a alimenté le développement de cadres spécialisés qui s'adressent à divers écosystèmes technologiques. Cette comparaison se concentre sur deux prétendants éminents: Vercel Ai Sdk (TypeScript / JavaScript) et pyndantic Ai (python), chacun offrant des approches uniques pour intégrer les modèles de grandes langues (LLM) dans les applications. Bien que les deux visent à rationaliser le développement de l'IA, leurs philosophies de conception, leurs forces et leurs cas d'utilisation idéaux diffèrent considérablement.

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Présentation du framework

Vercel Ai Sdk

Une boîte à outils centrée sur TypeScript conçue pour construire des interfaces utilisateur à haute performance et en streaming AI.

• Utilisateurs cibles: Développeurs Web Utilisation de React, Next.js ou svelte.
• Avantages clés:
  • Intégration d'interface utilisateur sans effort avec Edge Runtime pour une latence minimale.
  • Broad LLM Provider Support (Openai, Google Vertex Ai, Mistral, etc.).
  • Capacités d'appel à outils intégrées avec une gestion des erreurs robuste.
  • Streaming de données non bloquant efficace pour les interactions en temps réel et la génération augmentée (RAG).
• Limitations:
  Le couplage fermé avec des cadres JavaScript limite la flexibilité backend.
  relativement moins accent sur la validation des entrées / sorties par rapport à l'IA pydante.

pydante ai

Un cadre basé sur Python mettant l'accent sur la sécurité du type et le développement d'agents AI prêt à la production.

• Utilisateurs cibles: Python Engineers hiérarchiser l'intégrité des données et l'orchestration d'agent.
• Avantages clés:
  flux de travail en sécurité en utilisant des modèles pydatiques pour une fiabilité améliorée.
  Injection de dépendance native pour la création d'agents modulaires et testables.
  Validation de réponse structurée rigoureuse pour les sorties statiques et en streaming.
  Intégration transparente avec les écosystèmes Python établis (Fastapi, logfire).
• Limitations:
  restreint à Python, à l'exclusion des applications axées sur le Web.
  Être au début de la version bêta (à partir de 2025) peut signifier l'instabilité de l'API.

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fonctionnalités partagées

Les deux cadres abordent les défis de l'intégration de l'IA principale:

1. Compatibilité multi-modèle : Les deux prennent en charge plusieurs LLM (OpenAI, Google Gemini, Anthropic, etc.).
2. Sorties structurées : Vercel utilise des schémas de type Zod, tandis que Pydantic AI exploite ses modèles homonymes pour la validation des sorties.
3. Intégration d'outils : Les deux permettent aux LLM d'interagir avec des fonctions externes (par exemple, des requêtes de base de données).
4. Prise en charge du streaming : Vercel donne la priorité aux mises à jour de l'interface utilisateur en temps réel, tandis que Pydantic AI valide dynamiquement les morceaux de données de streaming.

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Caractéristiques distinctives

Les atouts uniques du SDK Vercel AI

1. UI générative : Restitue dynamiquement les éléments de l'interface utilisateur au fur et à mesure que les réponses LLM arrivent, améliorant ainsi l'expérience utilisateur. Exemple : ui.done(<flightcard data="{...}"></flightcard>);
2. Architecture Edge Computing : Se déploie sur le réseau Edge de Vercel pour une latence ultra-faible. Exemple : export const runtime = 'edge';
3. Récupération d'appel d'outil : Réessaye automatiquement les appels d'outil ayant échoué à l'aide de modèles plus puissants.

Capacités exceptionnelles de Pydantic AI

1. Injection de dépendances de type sécurisé : Injecte des dépendances (par exemple, des connexions à une base de données) avec une vérification de type au moment de la compilation. Exemple : @dataclass class SupportDependencies: ...
2. Pythonic Workflow : Permet de créer des agents en utilisant la syntaxe Python familière (async/await). Exemple : @support_agent.tool async def customer_balance(...) -> float:
3. Intégration Logfire : Fournit une surveillance et une analyse des performances en temps réel.

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Comparaison des fournisseurs LLM

Provider	Vercel AI SDK	Pydantic AI
OpenAI	✅	✅
Google Gemini	✅ (via Vertex)	✅
Anthropic	✅	✅ (Beta)
Groq	✅	✅
Mistral	✅	❌
Local Models	❌	✅

Vercel excelle auprès des fournisseurs axés sur le Web, tandis que Pydantic AI offre une prise en charge plus large des modèles Python natifs et locaux.

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Choisir le bon framework

• Développement d'applications Web (style ChatGPT) : Les hooks React et le streaming Edge du Vercel AI SDK sont idéaux.
• Développement d'agents de niveau entreprise (par exemple, détection de fraude) : La sécurité et l'auditabilité des types de Pydantic AI sont primordiales.
• Flexibilité LLM maximale : Les deux offrent un support étendu, mais Pydantic AI simplifie l'intégration de modèles locaux.

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Conclusion

Vercel AI SDK et Pydantic AI ne sont pas des concurrents directs mais des outils complémentaires. Vercel excelle dans l'espace de l'interface utilisateur Web, tandis que Pydantic AI domine le backend Python. Le meilleur choix dépend de votre pile technologique existante et des exigences du projet. Pensez à utiliser les deux pour une solution d'IA véritablement complète.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!